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[机器学习] 打通机器学习任督二脉40讲2018年6月

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admin 发表于 2020-12-21 16:45:42
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  c1 a5 q* ?. Z, V人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月& P8 R# @7 [3 x8 X7 Y
180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉/ M8 }: G! M: e, C- G. _5 t" v
180605-01 _ 频率视角下的机器学习
" P/ z4 U( j/ e180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习7 q* R: C# i/ U9 a9 k
180609-03 _ 学什么与怎么学:# B! t- ~4 f4 U7 K5 s1 V
180612-04 _ 计算学习理论:
9 h  u0 A& a: S+ O2 k5 x! X0 J4 }180614-05 _ 模型的分类方式
& @3 ~8 G6 y( w* q) I# R180616-06 _ 模型的设计准则
: l* f9 M* @$ `180619-07 _ 模型的验证方法! M( j0 h" I! p. ~& d* l
180621-08 _ 模型的评估指标
' }7 p; k9 o. b( f$ a' }5 S1 w4 s% E& g3 n180623-09 _ 实验设计) h3 k* I; M& _, D- c
180626-10 _ 特征预处理
7 @, z. p* F& d" O180628-11 _ 基础线忄生回归:一元与多元
8 ~+ W2 r+ E' A$ m2 l180630-12 _ 正则化处理:收缩方法与边际化" G, l  G/ `( ~: H
180703-13 _ 线忄生降维:主成分的使用5 _- w7 B% C) p/ \
180705-14 _ 非线忄生降维:流形学习- a; }. R9 A5 |; o1 g! k
180707-15 _ 从回归到分类:联系函数与降维
' s0 S4 x5 A4 @) d180710-16 _ 建模非正态分布:广义线忄生模型, T# j2 r* K6 N" [4 P1 \
180712-17 _ 几何角度看分类:支持向量机& G* f: ]$ P3 m; C6 D6 R5 K  h
180714-18 _ 从全局到局部:核技巧& Z( A: m+ L4 k) B. m
180717-19 _ 非参数化的局部模型:K近邻1 ]( v! O1 A( o) a
180719-20 _ 基于距离的学习:聚类与度量学习
) y# L9 f* T! K" Y180721-21 _ 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
( ]7 S0 B; v) o0 w8 q8 P/ l180724-22 _ 自适应的基函数:神经网络;
. I9 j0 a- P- V7 c9 ?/ @& X9 ]180726-23 _ 层次化的神经网络:深度学习# \! \. l! J& l: F; s. ~
180728-24 _ 深度编解码:表示学习* ?$ @6 r- t4 @' S4 s) O  t$ X
180731-25 _ 基于特征的区域划分:树模型3 Z3 w% \! Y& A% [! ~& }
180802-26 _ 集成化处理:Boosting与Bagging xa05 `9 Q& ^; m( N( f
180804-27 _ 万能模型:梯度提升与随机森林 xa0
( G6 D8 w$ M( G180807-总结课 _ 机器学习的模型体系; I1 |+ g+ w6 A+ v9 e( e* H
180809-28 _ 最简单的概率图:朴素贝叶斯
8 p5 ]3 ~# d1 b, }0 l0 D: T180811-29 _ 有向图模型:贝叶斯网络+
# G- n  u) g0 ~5 g# B. _' x: V180814-30 _ 无向图模型:马尔可夫随机场
2 T0 L: L% A0 Y. t" v5 {( t5 q9 X- E180816-31 _ 建模连续分布:高斯网络
1 O+ P1 k$ u, u3 S% B' `, i) y180818-32 _ 从有限到无限:高斯过程
1 n: a5 P* i% \: Y5 o& U7 k180821-33 _ 序列化建模:隐马尔可夫模型
. d% Q+ \) j; X9 Z( u1 R# i" |- t. o180823-34 _ 连续序列化模型:线忄生动态系统
. z! ~4 Y8 s  ]" h; u5 B- b180825-35 _ 精确推断:变量消除及其拓展
, W6 J3 U. X. \% j9 P* e" L180828-36 _ 确定近似推断:变分贝叶斯5 d0 F$ U$ \7 l/ Z% b
180830-37 _ 随机近似推断:MCMC+ V7 k' ^8 D9 @( U3 F- M7 H
180901-38 _ 完备数据下的参数学习:有向图与无向图
8 a$ z0 }& X# `# G180904-39 _ 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型* D2 Q: d7 `0 @4 H2 s9 R+ L& Z4 {
180906-40 _ 结构学习:基于约束与基于评分
& t' T- o- p8 H/ V180908-总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系$ e* e/ F6 [" }( v+ E1 F
180911-结课 _ 终有一天,你将为今天的付出骄傲+ k& U) @8 n, e+ l

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shuqi168 发表于 2020-12-27 02:36:11
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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xrj784520 发表于 2020-12-27 17:29:50 来自手机
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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joesala 发表于 2020-12-28 10:44:56
1111111111
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wanghui0380 发表于 2020-12-28 20:36:57
谢谢分享,注册对了!
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271654589 发表于 2020-12-29 10:21:38
6666666666666
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奥特曼 发表于 2020-12-29 19:45:59
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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treesky 发表于 2020-12-30 11:42:12 来自手机
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saucer 发表于 2020-12-30 16:35:45 来自手机
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403727608 发表于 2021-1-1 14:08:27
感谢分享66666
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